#

النقاط الرئيسية

• Habitat هي منصة التخزين عبر الإنترنت لدى OpenAI للوصول السريع والموثوق إلى المنتجات.

• يجب أن تستجيب في غضون أجزاء من الثانية لأكثر من مليار مستخدم عبر 40 منطقة جغرافية.

• تقول OpenAI إن المنصة تخدم الآن أكثر من 500 بيتابايت من البيانات.

• ركّز الفريق أولًا على الموثوقية، ثم السرعة، ثم العمليات على نطاق واسع.

• يتناول الجزء الثاني توسيع طبقة التخزين باستخدام Azure Cosmos DB.

دور Habitat في منتجات OpenAI

تقول OpenAI إن جميع منتجاتها تعتمد على وصول سريع وموثوق إلى البيانات. Habitat هي منصة التخزين التي تدعم هذه الحاجة. وهي موجودة لكي تتمكن المنتجات من الوصول بسرعة وموثوقية إلى المعلومات المطلوبة.

يصف المصدر Habitat بأنها منصة تخزين عبر الإنترنت نمت من مكتبة عميل بسيطة وقاعدة بيانات إلى نظام موزع عالميًا. وجاء هذا النمو مع هدف تشغيلي صعب. كان على المنصة أن تستجيب في غضون أجزاء من الثانية لأكثر من مليار مستخدم عبر 40 منطقة جغرافية.

تحدي التوسع

تقول OpenAI إن بنيتها التحتية واجهت تحديًا استثنائيًا. كان عليها دعم نمو هائل وحالات استخدام جديدة مع الاستمرار في تحسين الموثوقية والأداء وسرعة المطورين. وتقول الشركة إن ذلك تطلّب إعادة التفكير في كيفية تصميم منصة التخزين عبر الإنترنت وتشغيلها.

يصف المصدر تسلسلًا واضحًا للأولويات. أولًا، كان على المنصة أن تصبح موثوقة بما يكفي لحركة المرور الحرجة للمنتجات. بعد ذلك، كان عليها أن تصبح سريعة بما يكفي للمستخدمين العالميين. وأخيرًا، كان يجب تشغيلها بمهارة على نطاق هائل. وقد شكّل هذا الترتيب العمل على Habitat.

من مكتبة عميل إلى منصة موزعة

هذه التدوينة هي الجزء الثاني من سلسلة من جزأين. ركّز الجزء الأول على تطور Habitat من عميل Python إلى خدمة. كما تناول التقنيات التي سمحت لـ OpenAI بدفع خدمة قائمة على Python إلى ما هو أبعد مما قد يعتبره الكثيرون عمليًا.

ينتقل الجزء الثاني إلى مكوّن التخزين الأساسي. تقول OpenAI إنها وسّعت Azure Cosmos DB كجزء من نمو Habitat. وتعرض التدوينة هذا على أنه مشكلة تخزين كان يجب أن تعمل على نطاق عالمي، وليس فقط على مستوى محلي أو منطقة واحدة.

الحاويات المُدارة بشكل مشترك والتعاون مع Azure

تقول OpenAI إنها عملت عن قرب مع فريق Azure لإيجاد نهج متعدد المستأجرين قابل للتطبيق. وكانت النتيجة حاويات مُدارة بشكل مشترك. ويذكر المصدر أن هذا النهج قدّم أداء قراءة ممتازًا على نطاق عالمي هائل.

هذه التفاصيل مهمة لأن التدوينة تتعلق بالتصميم التشغيلي بقدر ما تتعلق بسعة التخزين. ويؤكد المصدر على المفاضلات والشراكة وخيارات تصميم النظام. وهو لا يقدّم Habitat كميزة منفردة أو عملية ترحيل لمرة واحدة. بل يقدّمه كمنصة متطورة كان عليها الاستمرار في خدمة حركة المرور للمنتجات أثناء التوسع.

ما تقوله المصدر عن العمليات

يعود المصدر مرارًا إلى ثلاثة موضوعات: الموثوقية، والأداء، وسرعة المطورين. ويمكن لهذه الأهداف أن تسحب في اتجاهات مختلفة. وتقول OpenAI إنها كانت تقيّم المفاضلات باستمرار أثناء توسيع Habitat.

والدرس التشغيلي في المصدر واضح. يجب تصميم منصة تخزين لحركة المرور الخاصة بالمنتجات بحيث تتحمل الضغط الواقعي. ويجب أن تظل موثوقة وسريعة وقابلة للإدارة مع نمو الاستخدام. وتعرض التدوينة Habitat كنتيجة لهذا التوازن.

الصلة بالمغرب

لا يورد المصدر أي حقائق خاصة بالمغرب. وبالنسبة للقراء في المغرب، فإن الدرس العالمي المشروط هو أن أنظمة التخزين يجب أن تُصمم على مراحل: الموثوقية أولًا، ثم السرعة، ثم التوسع. ويمكن لهذا التسلسل أن يساعد الفرق على تجنب تحسين التوسع قبل أن تكون الخدمة الأساسية مستقرة.

لماذا هذه التدوينة مهمة

هذا التحديث من OpenAI لا يتعلق بميزة واحدة في قاعدة بيانات. بل يتعلق بكيفية تغيّر منصة التخزين عندما يصبح الطلب على المنتج عالميًا. وتقول المصدر إن Habitat تخدم الآن أكثر من 500 بيتابايت من البيانات، وأن هذا النطاق تطلّب نموذج تشغيل جديدًا.

وتُظهر التدوينة أيضًا أن أعمال البنية التحتية غالبًا ما تكون تعاونية. وتشير OpenAI إلى شراكتها مع فريق Azure كجزء من الحل. ووفقًا لصياغة المصدر، كانت النتيجة نهج تخزين متعدد المستأجرين يمكنه دعم أداء القراءة العالمي مع الحفاظ على قابلية المنصة للاستمرار في النمو.